Hệ sinh thái đạo đức, quyền riêng tư, bản quyền và công cụ AI — Trí tuệ nhân tạo trong thiết kế UI/UX

Lợi nhuận:

Có thể định hình việc sử dụng trí tuệ nhân tạo một cách có trách nhiệm về tính độc đáo của thiết kế, bản quyền, quyền riêng tư dữ liệu và đạo đức khuôn mẫu đen tối
Khả năng chọn Figma, Miro và các công cụ UX dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn theo nhiệm vụ và tích hợp chúng vào quy trình làm việc
Khả năng tạo chính sách sử dụng trí tuệ nhân tạo cá nhân và doanh nghiệp và danh sách kiểm tra xác minh

Trong suốt mô-đun này, chúng tôi đã sử dụng AI làm công cụ tăng tốc ở mọi giai đoạn của quy trình làm việc UX. Đơn vị cuối cùng này đặt tất cả quyền lực này vào một khuôn khổ có trách nhiệm: ranh giới đạo đức, quyền riêng tư dữ liệu, bản quyền và sở hữu trí tuệ cũng như lựa chọn công cụ phù hợp cho công việc phù hợp. Đối với một nhà thiết kế, đây không phải là sự “chú ý thêm” mà là cốt lõi của nghề; bởi vì thiết kế chỉ đạo hành vi của hàng triệu người và quyền lực này có thể bị lạm dụng. AI không loại bỏ trách nhiệm này mà còn làm tăng trách nhiệm đó: khi một công cụ thay mặt bạn thực hiện quá trình sản xuất nhanh chóng, kết quả về mặt đạo đức và pháp lý của kết quả đầu ra vẫn thuộc về bạn.

Hình mẫu đen tối: lạm dụng quyền lực

Mẫu tối là thiết kế đánh lừa người dùng thực hiện hành động mà họ không muốn: ẩn nút hủy, viết "không" một cách đáng xấu hổ ("Không, tôi không muốn lưu"), cố tình gây khó khăn cho việc hủy đăng ký, đánh dấu trước các hộp kiểm. Những số liệu này thổi phồng trong thời gian ngắn nhưng hủy hoại lòng tin của người dùng và ngày càng bị pháp luật trừng phạt (các quy định bảo vệ người tiêu dùng cấm chúng ở nhiều quốc gia).

AI có thể giúp bạn tạo ra họa tiết tối dễ dàng hơn; Về mặt kỹ thuật, yêu cầu như "làm cho nút hủy không được chú ý" có thể được trả lời. Nhưng yêu cầu này là phi đạo đức và nên bị từ chối. Chiếc xe không phải là cái cớ; Trách nhiệm luôn thuộc về người thiết kế. Phép thử cho thiết kế có đạo đức rất đơn giản: “Nếu người dùng hiểu thiết kế này, liệu họ có chấp nhận nó không?”

Thận trọng: "AI đề xuất" không phải là biện pháp bào chữa. Trách nhiệm về sản phẩm đầu ra phi đạo đức thuộc về người thiết kế sử dụng nó trong sản phẩm.

Quyền riêng tư dữ liệu và KVKK: từ đầu đến cuối

Nguyên tắc mà chúng tôi đã nhấn mạnh kể từ bài học đầu tiên đã được đưa ra đầy đủ ở đây. Nghiên cứu UX hoạt động với dữ liệu cá nhân và KVKK bảo vệ dữ liệu này. Ba quy tắc không đổi khi sử dụng trí tuệ nhân tạo:

Ẩn danh: Mặt nạ nhận dạng như tên, liên hệ, nơi làm việc.
Tuân thủ giới hạn của sự đồng ý: Không vượt quá mục đích sử dụng mà bạn đã nói với người tham gia.
Biết chính sách dữ liệu của công cụ: Kiểm soát nơi dữ liệu được lưu trữ và liệu dữ liệu đó có được đưa vào đào tạo mô hình hay không; Chọn các công cụ được công ty phê duyệt.

Việc nhập dữ liệu quan trọng vào một công cụ miễn phí có thể làm lộ dữ liệu cho bên thứ ba. Trong môi trường công ty, hãy đảm bảo sử dụng các công cụ đã được nhóm bảo mật thông tin phê duyệt.

Bản quyền, sở hữu trí tuệ và tính độc đáo

Hình ảnh, biểu tượng và văn bản do trí tuệ nhân tạo tạo ra không chắc chắn về mặt bản quyền. Trình tạo hình ảnh có thể tạo ra kết quả quá giống với các tạo phẩm mà nó đã được đào tạo; Điều này tạo ra nguy cơ vi phạm quyền sở hữu trí tuệ của người khác. Ba biện pháp kiểm soát rất cần thiết cho mục đích thương mại:

Điều khoản cấp phép: Bạn có quyền sử dụng đầu ra của công cụ này cho mục đích thương mại không?
Rủi ro tương tự: Sản phẩm đầu ra trông có vẻ giống một cách nguy hiểm với thương hiệu hoặc sản phẩm hiện có?
Tính độc đáo và minh bạch: Tuyên bố đóng góp trí tuệ nhân tạo vào các tác phẩm sáng tạo khi cần thiết; Đừng coi tác phẩm của người khác là tác phẩm gốc của chính bạn.

Tính độc đáo trong lĩnh vực giáo dục và sáng tạo cũng là một đạo đức nghề nghiệp. AI có thể là điểm khởi đầu, nhưng công việc cuối cùng phải do bạn đóng góp, phán đoán và chịu trách nhiệm.

Hệ sinh thái công cụ: công cụ phù hợp cho công việc phù hợp

Các công cụ trí tuệ nhân tạo được chia thành ba nhóm. Không ai phù hợp với mọi công việc; chọn theo nhiệm vụ.

loại xe

Cách sử dụng ví dụ

Sức mạnh của anh ấy là

Chú ý

Mô hình ngôn ngữ lớn (văn bản)

Tổng hợp nghiên cứu, viết UX, tài liệu

Sản xuất và phân tích văn bản

Ảo giác, quyền riêng tư dữ liệu

Plugin được nhúng trong công cụ thiết kế (ví dụ: trong Figma)

Wireframe, điền nội dung, bố cục

Tốc độ trong dòng thiết kế

Tính nhất quán, liên kết thành phần

Plugin bảng cộng tác (ví dụ: trong Miro)

Sơ đồ quan hệ, động não

Nghiên cứu tổng hợp, phân nhóm

xác minh con người

Trình tạo hình ảnh/biểu tượng

Minh họa, khái niệm trực quan

Ý tưởng trực quan nhanh

Bản quyền, giấy phép, sự tương đồng

Cách tiếp cận thực tế: mô hình ngôn ngữ cho văn bản và phân tích, plugin trong công cụ để tạo thiết kế, plugin bảng trắng để tổng hợp, trình tạo hình ảnh - nhưng trong mỗi phản ánh xác thực của mô-đun này đều áp dụng.

ba trường hợp nhỏ

Trường hợp 1 - Yêu cầu mẫu tối bị từ chối. Một người quản lý sản phẩm đã yêu cầu nhà thiết kế “làm cho quy trình hủy khó đến mức không ai có thể hủy được”. Người thiết kế giải thích đây là họa tiết đen tối, ẩn chứa rủi ro về lòng tin và pháp lý; thay vào đó, anh ấy đã thiết kế một quy trình trung thực mang lại giải pháp thay thế cho những người hủy bỏ. Tỷ lệ hủy vẫn ở mức quản lý được, niềm tin được duy trì.

Trường hợp 2 - Gặp rủi ro về bản quyền. Một nhóm muốn sử dụng biểu tượng giống logo do trí tuệ nhân tạo tạo ra. Trong quá trình kiểm tra tuân thủ, biểu tượng này được phát hiện có tính chất tương tự nguy hiểm với một thương hiệu nổi tiếng và không được sử dụng. Bài học: đầu ra hình ảnh luôn được kiểm tra sự tương đồng.

Trường hợp 3 - Ngăn chặn vi phạm bí mật. Một nhà thiết kế sắp tải các cuộc trò chuyện của khách hàng cùng với dữ liệu cá nhân lên một công cụ chưa được phê duyệt. Chính sách thể chế đã ngăn chặn điều này; Dữ liệu lần đầu tiên được ẩn danh và sử dụng một công cụ được chứng nhận. Bài học: chính sách và tính năng ẩn danh được áp dụng ngay từ đầu, không áp dụng sau đó.

Lời nhắc có thể sao chép

Đánh giá yêu cầu thiết kế này một cách có đạo đức: "<<request>>". Liệu nó có gây nhầm lẫn cho người dùng, hạn chế quyền tự do lựa chọn, có phải là một khuôn mẫu đen tối? Thử nghiệm bằng giấy quỳ: nếu người dùng hiểu được điều này thì họ có còn chấp nhận không? Nếu có vấn đề, hãy đề xuất một giải pháp thay thế trung thực.

Kiểm tra đầu ra hình ảnh/biểu tượng AI này để sử dụng cho mục đích thương mại:1) có rủi ro tương tự với một thương hiệu hoặc tác phẩm nổi tiếng không?2) Tôi nên tìm kiếm điều gì về mặt cấp phép/sử dụng thương mại?Liệt kê các điểm cần kiểm tra và cảnh báo "có được sự chấp thuận hợp pháp" nếu cần. Mô tả hình ảnh: <<text>>

Viết cho chúng tôi bản dự thảo chính sách sử dụng AI (dành cho nhóm UX): dữ liệu nào có thể/không thể tải lên, quy tắc ẩn danh, công cụ được phê duyệt, bước xác minh đầu ra, kiểm soát bản quyền, ranh giới đạo đức. Hãy đưa ra những gạch đầu dòng ngắn gọn, có thể hành động được.

Loại công cụ AI nào phù hợp nhất cho nhiệm vụ này? "<<task>>".Tùy chọn: mô hình ngôn ngữ / plugin công cụ thiết kế / plugin bảng trắng / trình tạo hình ảnh. Hãy chọn phương án thích hợp nhất, biện minh cho nó và viết ra rủi ro cần xem xét.

Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh

Yếu: “Tôi có thể sử dụng hình ảnh này được không?”

Kết quả: một phản ứng mơ hồ, hời hợt, không đánh giá được rủi ro.

Güçlü: "Kiểm tra đầu ra hình ảnh này để sử dụng cho mục đích thương mại: có rủi ro giống nhau không, tôi nên chú ý điều gì về mặt cấp phép, có cần phê duyệt hợp pháp không?"

Kết quả: Danh sách kiểm tra rủi ro cụ thể và thông báo phê duyệt cần thiết.

Sự khác biệt: lời nhắc mạnh mẽ truy vấn riêng các kích thước tương tự + giấy phép + phê duyệt.

Những lỗi thường gặp

Trốn tránh trách nhiệm bằng cách nói “Trí tuệ nhân tạo gợi ý đấy”. Kết quả đạo đức và pháp lý thuộc về người thiết kế.
Nhầm các mẫu tối là "tối ưu hóa". Bất kỳ thiết kế nào lừa dối người dùng đều hủy hoại lòng tin và danh tiếng.
Sử dụng đầu ra trực quan mà không kiểm soát bản quyền. Rủi ro về sự tương đồng và cấp phép có thể dẫn đến thảm họa kinh doanh.
Nhập dữ liệu quan trọng vào một chiếc xe trái phép. Vi phạm KVKK và rò rỉ dữ liệu.
Áp dụng một công cụ duy nhất cho mọi công việc. Không chọn xe theo loại công việc làm giảm hiệu quả và chất lượng.

Tóm lại

Sức mạnh của AI không loại bỏ trách nhiệm; phóng to. Thiết kế có đạo đức từ chối lừa dối người dùng; những khuôn mẫu đen tối hy sinh lòng tin và sự an toàn pháp lý để đạt được lợi ích ngắn hạn. Quyền riêng tư của dữ liệu được bảo vệ bằng các công cụ ẩn danh, đồng ý và phê duyệt trong khuôn khổ KVKK. Bản quyền và tính độc đáo yêu cầu sự tương đồng và kiểm soát cấp phép, đặc biệt là ở kết quả trực quan và sáng tạo. Chọn hệ sinh thái công cụ theo nhiệm vụ: mô hình ngôn ngữ thành văn bản, plugin công cụ để thiết kế, bảng để tổng hợp, trình tạo thành hình ảnh — nhưng trong mỗi hệ sinh thái, phản xạ xác minh vẫn không đổi. Viết chính sách AI của riêng bạn và nhóm của bạn; do đó tốc độ được cân bằng với trách nhiệm.

Nhiệm vụ ứng dụng

Với lời nhắc thứ ba, hãy tạo bản nháp ngắn gọn về chính sách sử dụng AI cho nhóm UX của bạn.
So sánh chính sách này với các chính sách xác thực và quyền riêng tư của mô-đun này và điền vào bất kỳ khoảng trống nào.
Đặt một yêu cầu thiết kế có vấn đề vào bài kiểm tra đạo đức bằng lời nhắc đầu tiên.
Kiểm tra bản quyền của bất kỳ hình ảnh trí tuệ nhân tạo nào bạn đang sử dụng hoặc sẽ sử dụng với lời nhắc thứ hai.
Tạo một danh sách kiểm tra tự xác minh và treo nó trên bàn của bạn.

danh sách kiểm tra

[ ] Tôi đã từ chối các yêu cầu về mô hình đen tối và đưa ra một giải pháp thay thế trung thực.
[ ] Tôi đã áp dụng bài kiểm tra đạo đức (“Liệu người dùng có chấp nhận nếu họ hiểu nó không?”).
[ ] Tôi đã ẩn danh dữ liệu cá nhân và chỉ sử dụng các công cụ được phê duyệt.
[ ] Tôi đã kiểm tra kết quả đầu ra trực quan để tìm bản quyền và tính tương đồng.
[ ] Tôi đã ghép nhiệm vụ với đúng loại phương tiện.
[ ] Tôi đã tạo chính sách sử dụng AI và danh sách xác minh.

Thi học phần

1. Một nhà thiết kế UX đưa chủ đề 'người dùng muốn tốc độ' mà AI rút ra từ 20 cuộc phỏng vấn vào báo cáo nghiên cứu của mình mà không cần xem bất kỳ trích dẫn nào; Trong phần trình bày, các bên liên quan hỏi 'trong cuộc họp nào?' Hỏi thì không tìm được cơ sở. Bài học chính của tình huống này là gì?

A) Kết nối đầu ra trí tuệ nhân tạo với câu nói phỏng vấn thực tế và sử dụng mà không cần kiểm chứng; ✔ Bỏ qua trách nhiệm thiết lập dấu vết bằng chứng
B) Nghiêm cấm sử dụng trí tuệ nhân tạo trong tổng hợp nghiên cứu
C) Số lượng cuộc họp nên là 50 thay vì 20
D) Chủ đề không được trình bày trong bảng

Mô tả: Trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra các chủ đề trôi chảy nhưng vô căn cứ (ảo giác). Không phải mọi kết quả tổng hợp đều được đưa vào báo cáo hoặc quyết định mà không được xác minh và liên kết trở lại nguồn và báo giá thực tế của người dùng; Trách nhiệm thuộc về người thiết kế.

2. Nhiệm vụ nào sau đây sử dụng AI có rủi ro cao nhất và nhất thiết phải có sự phê duyệt cuối cùng từ nhà thiết kế?

A) Tạo ba biến thể bố cục khác nhau cho wireframe
B) Đề xuất năm lựa chọn thay thế cho văn bản nút
C) Đưa ra quyết định cuối cùng rằng giao diện có thể truy cập được và đáp ứng nhu cầu của người dùng ✔
D) Tóm tắt biên bản cuộc họp

Mô tả: Quyết định cuối cùng về phê duyệt khả năng truy cập và nhu cầu thực tế của người dùng có rủi ro cao vì nó ảnh hưởng trực tiếp đến trải nghiệm của mọi người. Việc tạo ra một khung lưới hoặc biến thể văn bản nháp có rủi ro thấp; Sự đánh giá và phê duyệt cuối cùng thuộc về người thiết kế.

3. Bước quan trọng nhất trước khi tải bản ghi cuộc gọi của người dùng lên AI là gì?

A) Tải lên bản ghi nguyên trạng, với tất cả dữ liệu cá nhân
B) Ẩn danh dữ liệu cá nhân (tên, địa chỉ liên hệ, nơi làm việc) và làm việc trong giới hạn được sự đồng ý và chính sách của công ty ✔
C) Dịch bản ghi sang tiếng Anh trước
D) Chuyển đổi bản ghi thành hình ảnh

Mô tả: Bảng điểm phỏng vấn chứa dữ liệu cá nhân như tên, số điện thoại và nơi làm việc. Theo KVKK và các giới hạn về sự đồng ý, dữ liệu này phải được ẩn danh hoặc che giấu trước khi chuyển sang trí tuệ nhân tạo; Phải sử dụng phương tiện được tổ chức phê duyệt.

4. Một nhân vật do trí tuệ nhân tạo tạo ra có chứa một câu như 'người dùng lớn tuổi sợ công nghệ'. Cách tiếp cận đúng đắn là gì?

A) Để nguyên câu, vì AI trung lập
B) Xóa hoàn toàn tính cách
C) Đánh dấu khuôn mẫu, kiểm tra bằng dữ liệu thực và xóa nếu không được hỗ trợ ✔
D) Nhấn mạnh câu hơn nữa

Giải thích: Trí tuệ nhân tạo có thể mang những định kiến và thành kiến từ dữ liệu mà nó được đào tạo. Persona phải dựa trên dữ liệu phân khúc thực; Các khuôn mẫu cần được đánh dấu và kiểm tra dựa trên dữ liệu, đồng thời nên loại bỏ những khái quát hóa không được hỗ trợ.

5. 'Ánh xạ mối quan hệ' có ý nghĩa gì trong tổng hợp nghiên cứu định tính?

A) Phương pháp tiếp cận các chủ đề bằng cách nhóm các quan sát và trích dẫn tương tự ✔
B) Một cuộc khảo sát đo lường mức độ gần gũi của người dùng với nhau
C) Kỹ thuật chọn bảng màu
D) Một loại hình ảnh động nguyên mẫu

Giải thích: Sơ đồ tiệm cận là việc nhóm các quan sát và trích dẫn riêng lẻ theo những điểm tương đồng của chúng và biến chúng thành chủ đề. AI có thể tăng tốc độ phân nhóm ban đầu, nhưng ý nghĩa của các nhóm phải được con người xác minh.

6. Một nhà thiết kế yêu cầu AI 'viết văn bản nút' và nhận được kết quả một từ không có ngữ cảnh. Cần thêm gì để lời nhắc mạnh mẽ hơn?

A) Chỉ nói 'viết tốt hơn'
B) Viết lời nhắc bằng tiếng Anh
C) Lặp lại cùng một lời nhắc nhiều lần
D) Mục đích hiển thị, bối cảnh người dùng, tông màu thương hiệu, giới hạn độ dài và đưa ra số lượng biến thể mong muốn ✔

Mô tả: Lời nhắc mạnh mẽ cung cấp ngữ cảnh: mục đích của màn hình, người dùng đang làm gì vào lúc này, tông màu thương hiệu, giới hạn độ dài và số lượng biến thể. Yêu cầu không ngữ cảnh tạo ra đầu ra chung chung và không sử dụng được.

7. 'Mức độ nghiêm trọng' được xác định như thế nào khi ưu tiên các kết quả kiểm tra khả năng sử dụng?

A) Theo thâm niên của người phát hiện ra vấn đề
B) Theo tác động của sự cố đối với người dùng, tần suất và tác động kinh doanh ✔
C) Theo thứ tự của các phát hiện trong báo cáo
D) Theo điểm ngẫu nhiên do trí tuệ nhân tạo đưa ra

Mô tả: Mức độ nghiêm trọng được xác định bởi các tiêu chí như mức độ ảnh hưởng của sự cố đến người dùng (nó có cản trở việc hoàn thành nhiệm vụ không), số lượng người dùng đã gặp và tác động đến doanh nghiệp. AI có thể đề xuất thứ hạng dự thảo, nhưng quyết định trọng lượng cuối cùng thuộc về nhà thiết kế và nhóm của anh ta.

8. Điều nào đúng về đề xuất khả năng truy cập của AI (ví dụ: văn bản thay thế)?

A) Chứng nhận trí tuệ nhân tạo đảm bảo khả năng tiếp cận, không cần kiểm tra bổ sung
B) Khả năng tiếp cận chỉ là lựa chọn màu sắc
C) Văn bản thay thế không bắt buộc
D) Trí tuệ nhân tạo tạo ra bản nháp; khả năng tiếp cận thực sự được xác nhận bằng công nghệ hỗ trợ và thử nghiệm của người dùng ✔

Mô tả: AI có thể tạo ra các bản phác thảo nhanh chóng cho văn bản thay thế và độ tương phản, nhưng khả năng truy cập thực sự chỉ được xác nhận bằng cách thử nghiệm với trình đọc màn hình và người dùng công nghệ hỗ trợ thực tế. Đề xuất tự động là sơ bộ, không phải bằng chứng.

9. Trong văn bản giao diện, AI gợi ý thông báo lỗi “Thao tác của bạn không thành công, hãy thử lại”. Cải tiến tốt nhất về mặt viết UX là gì?

A) Thêm mã lỗi kỹ thuật vào tin nhắn và để người dùng yên
B) Xóa tin nhắn hoàn toàn
C) Viết bằng ngôn ngữ rõ ràng và không mang tính buộc tội những gì đã xảy ra, lý do có thể xảy ra và bước cụ thể mà người dùng sẽ thực hiện ✔
D) Viết 'ERROR' bằng chữ in hoa

Mô tả: Một thông báo lỗi tốt nêu rõ điều gì đã xảy ra, tại sao và người dùng nên làm gì; Nó sẽ không mang tính buộc tội. Công thức 'chuyện gì đã xảy ra + lý do + bước tiếp theo' giúp người dùng đi đúng hướng. Bản phác thảo AI được cải thiện theo tiêu chí này.

10. Quan điểm đúng đắn nhất về wireframe được tạo ra bởi công cụ trí tuệ nhân tạo tạo ra giao diện từ văn bản là gì?

A) Sử dụng đầu ra trực tiếp làm thiết kế cuối cùng
B) Hoàn toàn không sử dụng kết quả đầu ra vì nó vô giá trị
C) Chỉ sử dụng đầu ra cho màu sắc của nó
D) Xử lý đầu ra như một bản nháp bắt đầu nhanh và hoàn thiện nó bằng nội dung, kiểu chữ và khả năng truy cập ✔

Mô tả: Những công cụ này tạo ra bản nháp bắt đầu nhanh nhưng thiếu những thứ như nội dung thực tế, các trường hợp khó khăn, khả năng truy cập và mô hình tinh thần. Đầu ra là điểm khởi đầu; Người thiết kế nên phê bình và trưởng thành điều này.

11. Việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong công việc thiết kế hệ thống như thế nào là hợp lý nhất?

A) Tạo tài liệu thành phần và bản nháp văn bản sử dụng và nhóm xác minh chúng ✔
B) Tự động công bố toàn bộ hệ thống thiết kế mà không cần phê duyệt
C) Thay đổi màu sắc thương hiệu mà không hỏi nhà thiết kế
D) Xóa các thành phần khỏi hệ thống mà không cần kiểm tra người dùng

Mô tả: AI có khả năng tạo nhanh tài liệu thành phần, tập lệnh sử dụng, ví dụ nên/không và bản nháp đặt tên mã thông báo. Tuy nhiên, đề xuất của họ cần được kiểm tra xem có xung đột với hệ thống hiện tại hay không; Quyết định về sự khác biệt và nhất quán nằm ở tập thể.

12. Một nhà thiết kế yêu cầu AI 'làm cho nút hủy không được chú ý' đối với một thiết kế ẩn chuyển hướng người dùng đến một đăng ký không mong muốn. Đây là loại vấn đề gì?

A) Cải tiến tương tác vi mô vô hại
B) Cải thiện khả năng tiếp cận
C) Quy tắc hệ thống thiết kế tiêu chuẩn
D) Mô hình đen tối gây hiểu lầm cho người dùng, phi đạo đức và tiềm ẩn rủi ro pháp lý ✔

Mô tả: Các thiết kế đánh lừa người dùng dẫn đến một hành động không mong muốn là 'mô hình đen tối', phi đạo đức và ngày càng phải chịu các biện pháp trừng phạt pháp lý. Mặc dù AI là tác nhân nhưng trách nhiệm thuộc về người thiết kế; yêu cầu như vậy nên bị từ chối.

13. Cần phải kiểm soát những gì trước khi sử dụng bộ hình ảnh hoặc biểu tượng được tạo bằng trí tuệ nhân tạo trong sản phẩm?

A) Không cần điều khiển, đầu ra AI miễn phí
B) Xác minh các điều khoản của giấy phép, bản quyền và rủi ro gần với các công trình tương tự ✔
C) Chỉ kiểm tra kích thước tệp
D) Đếm số màu của ảnh

Mô tả: Hình ảnh trí tuệ nhân tạo có thể không chắc chắn về giấy phép, bản quyền và tính tương đồng về thương hiệu. Trong sử dụng thương mại, các điều khoản cấp phép của công cụ, mức độ gần gũi quá mức với các tác phẩm tương tự và rủi ro sở hữu trí tuệ phải được xác minh; Nếu cần thiết, phải có sự chấp thuận về mặt pháp lý/tuân thủ.

14. Đâu là cách tiếp cận đúng đắn về dòng “cảm xúc” do AI tạo ra trên bản đồ hành trình người dùng?

A) Xác nhận cảm xúc bằng dữ liệu nghiên cứu thực tế, đánh dấu những điều vô căn cứ là giả định ✔
B) Coi dự đoán cảm xúc của trí tuệ nhân tạo là sự thật tuyệt đối
C) Hoàn toàn bỏ qua dòng cảm xúc
D) Đánh dấu cảm xúc bằng màu sắc ngẫu nhiên

Giải thích: AI có thể dự đoán hợp lý cảm xúc và điểm yếu, nhưng đây chỉ là những giả định trừ khi được hỗ trợ bởi dữ liệu người dùng thực. Bản đồ phải được xác nhận bằng các trích dẫn nghiên cứu; cảm giác vô căn cứ nên được đánh dấu là giả định.